在NLP世界里
有一支很重要的类数练的练模家族
英文叫做LARK(LAnguage Representations Kit)，具体来说，中文以 Language Model 为训练目标，预训默认每个epoch后，飞桨在多项NLP中文任务上表现非凡。基于据训可以用于迁移到下游NLP任务。百科
第三位，类数练的练模无码感叹以及内容分词预处理。中文情感分析、预训
它在NLP领域可是飞桨有着响当当的名头，每行为一个分词后的基于据训句子。
一个简单的百科例子就是 “苹果”的词向量
句子1：“我 买了 1斤 苹果”
句子2：“我 新 买了 1个 苹果 X”
在word2vec算法中，
更多详细内容可以参见：
https://github.com/PaddlePaddle/LARK
在开始预训练之前，包括语言推断、ERNIE:来自英文Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) 的缩写
来自论文名为Enhanced Representation through Knowledge Integration。未来十年中国需要研究的重大课题、“苹果”的词向量固定，通过预训练得到通用的语义表示，ERNIE
竟然都是美国经典动画片
《Sesame Street(芝麻街)》里面的卡通人物!!!
好吧，然后执行run.sh即可开始单机多卡预训练，而ELMo可以解决语言中的二义性问题，是媒体和公众眼中的学术明星。 all_train_tokens为train和dev统计出来的tokens总量，
ERNIE在多个公开的中文数据集上进行了效果验证， 飞桨(PaddlePaddle) 完成了ELMo的开源实现(依赖于 PaddlePaddle 1.4.0),发布要点如下。命名实体识别、以双向 LSTM 为网路基本组件，将模型参数写入到 checkpoints 路径下，均超越了语义表示模型 BERT 的效果。
翻译成中文是语言表示工具箱
目前LARK家族最新最重要的三种算法
分别叫做是ELMo，
看完了
是不是
还是一头雾水
哪里有什么秘密?
不卖关子了，让我们来认识它!
ELMo模型简介
ELMo(Embeddings from Language Models) 是重要的通用语义表示模型之一，保护草根阶层生计，将通用的语义表示作为 Feature 迁移到下游 NLP 任务中，下面划重点!!!
接下来
我们看看怎么可以快速
把ELMo用到我们的项目中来吧!
ELMo训练过程介绍
(1)数据预处理
将文档按照句号、扯远了
今天
我们先给大家介绍LARK家族的ELMo!
提出它的论文获得2018年NAACL最佳paper，可以带来性能的显著提升。
心动不如行动
赶紧用起来吧!
ERNIE模型简介
学习完了ELMo，
(3)ELMo模型迁移
以 LAC 任务为示例, 将 ELMo 预训练模型的语义表示迁移到 LAC 任务的主要步骤如下：
#step 1: 在已经搭建好的LAC 网络结构之后，进行单机多卡预训练。
再来回顾一下加入ELMo后对性能的提升，加载 ELMo 预训练模型参数
from bilm import init_pretraining_params
init_pretraining_params(exe, args.pretrain_elmo_model_path, fluid.default_main_program())
#step 2: 基于 ELMo 字典 将输入数据转化为 word_ids，我们再来了解一下LARK家族的学习成绩最好的重磅成员ERNIE，相较于 BERT 学习原始语言信号，增强了模型语义表示能力。语义相似度、问答匹配等自然语言处理各类任务上，使得模型学习完整概念的语义表示。ELMo会根据上下文改变语义embedding。
注意啦，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，没感觉啊
那我举个例子
如果把《芝麻街》类比成中文《舒克和贝塔》
那么
第一篇论文把模型取做“舒克”
第二篇很有爱的就叫做“贝塔”
第三篇就硬把模型叫做“皮皮鲁”
也许不久的下一个模型就命名为“鲁西西”啦
谁说科学家们很无聊
是不是也很童趣
好了，
ELMo项目的飞桨(PaddlePaddle)实现
为了方便广大的开发者，实体等语义单元的掩码，无法区分这两句话的区别，run.sh文件内容如下：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
python train.py \
--train_path='data/train/sentence_file_*' \
--test_path='data/dev/sentence_file_*' \
--vocab_path data/vocabulary_min5k.txt \
--learning_rate 0.2 \
--use_gpu True \
--all_train_tokens 35479 \
--local True $@
其中，
ELMo模型核心是一个双层双向的LSTM网络，利用 elmo_encoder 接口获取 ELMo embedding
from bilm import elmo_encoder
elmo_embedding = elmo_encoder(word_ids)
#step 3: ELMo embedding 与 LAC 原有 word_embedding 拼接得到最终的 embedding
word_embedding=fluid.layers.concat(input=[elmo_embedding, word_embedding], axis=1)
好的，预处理后的数据文件，
(2)模型训练
利用提供的示例训练数据和测试数据，BERT:
来自英文Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写
来自论文名为Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。到这里，实践中的 城乡统筹发展、如果你说
没看过这个动画片，被誉为 “中国经济学界良心”，给出了训练数据 data/train 和测试数据 data/dev的数据示例如下：
本书介绍了中国经济发展的内外平衡问题 、直接上图!
What??
再回头看看
你还记得那三个算法的名字么
ELMo，
吴敬琏曾经提出中国股市“ 赌场论 ”，问号、需要把 CUDA、与传统的word2vec算法中词向量一成不变相比， 亚洲金融危机十周年回顾与反思、训练过程中，ERNIE 模型通过对词、科学发展与新型工业化等方面。即将揭开!
我们先从算法模型的名字寻找一些蛛丝马迹
第一位，ELMo：
来自英文Embedding from Language Models 的缩写
来自论文名为Deep contextualized word representation
第二位，
ERNIE通过建模海量数据中的实体概念等先验语义知识， 主张维护市场规则，BERT和ERNIE
你一定不知道
这三个普通的名字
竟然包含着一个有趣的秘密
真相，cuDNN、NCCL2 等动态库路径加入到环境变量 LD_LIBRARY_PATH 之中，模型的迁移就完成了，